基于直觉模糊博弈的无人机空战机动决策

为解决不确定环境下无人机空战的机动决策问题,将博弈论和直觉模糊集结合,首先对无人机的机动可选方案进行直觉模糊多属性评估,得到机动博弈的直觉模糊支付矩阵,并提出满足直觉模糊全序关系下的纳什均衡条件,建立了求解不确定环境下纳什均衡的规划模型。同时,采用个体控制参数和遗传代数自适应的策略改进差分进化算法,并对模型进行求解。仿真验证模型和算法的合理性和有效性,为不确定环境下空战决策问题的求解提供了新思路。     

基于态势演化博弈的无人机集群动态攻防

针对无人机集群动态攻防问题，提出了态势演化博弈模型。首先，从基地与守方无人机集群相互作用以及攻防双方动态斗争角度出发，构建了攻方无人机与守方无人机的态势演化博弈模型。其次，设计了同态势演化博弈模型相对应的态势评估函数，使每阶段个体的策略选择都为该阶段的最优解。然后，根据策略选择，结合社会力模型，驱动无人机向指定目标运动，完成攻防双方无人机集群的动态对抗。实验结果表明，无人机集群的动态运动符合空战情况，验证了基地在具备功能时的优越性，以及设计的态势演化博弈模型能够实现无人机集群对抗决策的自适应选择。     

夸大风险损失索赔欺诈博弈问题

建立了夸大风险损失索赔欺诈博弈模型,然后分析了保险双方的博弈策略选择及其可能达到的均衡。研究表明,博弈模型存在某种形式的精炼贝叶斯纳什均衡,但如实告知不是被保险人的子博弈精炼纳什均衡。要使被保险人履行如实告知义务,一方面要加大对保险欺诈的处罚力度,另一方面要尽可能进行认真深入的核赔查勘。     

基于纳什均衡的停车场规划模型

在停车场规划中为了得到不同利益群体的收益达到均衡的情况下的停车场规划化方案,首先对停车场规划中博弈现象进行了分析,建立了停车场选址的约束模型以及从出行者、政府部门、投资者三方考虑的收益函数模型,最后得到三方的收益函数矩阵,并结合维逐次逼近法和纳什均衡求解中的划线法进行求解,得到符合纳什均衡的策略组合。结果表明,通过对符合纳什均衡的策略组合进行优化调整,在停车场规划中存在使得各方利益达到均衡的方案。     

具有差异决策规则的产量博弈混沌复杂性研究

基于有限理性策略与朴素决策规则构建了双寡头产量博弈模型,并提出了用状态延迟和加权平均相结合的方法对竞争对手的预期产量进行估计.通过引入辅助变量并利用Jury判据,分析了该模型的稳定性.结果表明,该博弈模型有一个不稳定的边界不动点和一个局部稳定的纳什平衡点.数值仿真进一步证实,产量调节速度与权重的组合值超出局部稳定性区域时会引起复杂的产量响应,例如,分岔与混沌.获取纳什均衡利润是双方产量博弈的最优结果.     

"鹰鸽博弈"的量子分析

在经典的“鹰鸽博弈”中，纳什均衡为一方采取“鹰”策略，而另一方采取“鸽”策略。本文使用量子博弈的方法研究经典的“鹰鸽博弈”，通过量子策略给出了一个不同于经典博弈的新的纳什(Nash)均衡，即博弈双方均采取“鸽”策略，从而达到帕累托(Pareto)最优。     

保险欺诈博弈与基于最优博弈策略的保险契约

运用不完全信息动态博弈和机制设计的有关理论,以伪造风险损失的保险欺诈问题为例,建立了保险欺诈博弈模型,研究了伪造风险损失欺诈博弈问题的纳什均衡及其保险双方的最优博弈策略.在此基础上,得出了使保险人的期望利润为零的保险定价公式,讨论了基于保险双方最优博弈策略的最优保险合同形式,证明了基于保险双方最优博弈策略的保险合同是部分保险.     

不确定条件下双头垄断期权博弈

期权博弈理论是实物期权和博弈论相结合的产物,它具有极大的应用潜力。期权博弈模型不仅考虑了投资决策关键因素,同时在模型中还着重分析了双方竞争应用的策略及可能出现的纳什均衡解。研究了不确定性条件下的对称双头垄断期权博弈模型,仿真计算并用图形说明了有关参数的改变对公司价值的影响,推导了两种方法计算领导者和跟随者公司的价值和临界值,讨论了非限制合作下纳什均衡解和解存在的条件与假设。讨论的观点结论对于研究我国当前市场经济条件下不确定投资问题具有理论实践指导意义。     

同质条件下招投标双方的博弈

基于投标各方同质的假设条件下,对招投标双方的博弈进行了研究,利用价值效益评价决策的方法建立了招标方的评标计分模型和中标评价模型.根据招标方的评标偏好性,提出了招标方的评标策略集和中标策略集.最后,提出了在同质条件下招投标双方的纳什均衡策略.     

易逝商品最优广告投入与订货策略的博弈分析

通过将广告投入对需求的影响引入报童(newsboy)问题,建立了不确定环境下多个企业进行广告投入和订货量博弈的模型,证明了该模型存在唯一的纯策略纳什均衡解.最后通过应用实例分析了模型参数变化对均衡的影响.     

基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。     

基于EAS+MADRL的多无人车体系效能评估方法研究

无人作战开始步入现代战争舞台, 多无人车(multi unmanned ground vehicle, MUGV) 协同作战将成为未来陆上作战的主要样式。体系效能评估是装备论证和战法研究的核心问题, 针对MUGV体系效能评估问题, 建立了一套以自主学习算法为基础的探索性仿真分析方法。将MUGV对抗过程建模为零和随机博弈(zero sum stochastic game, ZSG)模型, 通过使用多智能体深度强化学习类方法(multi agent deep reinforcement learning, MADRL)探索在不同对方无人车规模条件下, ZSG模型的纳什均衡解, 分析纳什均衡条件下参战双方胜率, 作战时长等约束, 完成MUGV体系作战效能评估, 并在最后给出了MUGV体系效能评估应用示例, 从而建立了更可信、可用的体系效能评估方法。     

D2D通信中基于帕累托占优的非合作博弈功率控制算法

D2D (device to device)通信系统中传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,本文将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(non conperative power control game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。     

海上基地攻防博弈模型及纳什均衡策略研究

针对海上保障基地安全的反潜资源调度是当前海上作战指挥的主要问题，通过分析海上利益冲突中敌我双方的攻防策略及约束条件, 建立了反潜资源调度的不完全信息零和博弈模型和对应的收益矩阵。考虑敌方为理性对手和非理性对手2种情况, 分别提出了求解小规模问题精确解的线性规划算法和求解大规模近似解的改进迭代算法, 并进一步给出了对应纳什均衡和最优反应的求解步骤, 得到了反潜资源调度博弈的混合策略。通过仿真实验验证了算法的复杂性、可行性和有效性, 并分析了混合策略的适用环境。     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。     

基于演化博弈的讨价还价策略研究

通过建立“双种群”复制动态模型,研究了有限理性假设下“多对多”讨价还价的策略演化问题,证明了只有严格纳什均衡才能成为“多对多”讨价还价的演化稳定策略. 并利用计算机仿真发现：当买卖双方种群的初始策略为随机分布时,讨价还价的演化稳定策略以最大概率收敛到对称纳什均衡,产生买卖双方最大初始期望收益乘积的纳什均衡可以比较准确地预测“多对多”讨价还价的演化稳定策略,且演化过程不必是单调的. 研究内容有助于理解“多对多”讨价还价的达成协议的一般规律,为设计多边谈判支持系统提供参考和借鉴.     

基于随机查勘策略的夸大损失索赔欺诈博弈分析

运用不完全信息动态博弈的有关理论,建立了基于随机查勘策略的夸大损失索赔欺诈博弈模型,给出了保险双方的博弈策略选择及其可能达到的均衡,分析了满足保险人零期望利润约束的保险费率公式.研究表明,博弈模型存在某种形式的精炼贝叶斯纳什均衡,而且道德风险的存在会使保险单价格上升.最后,论证了保险标的损失额度为离散随机变量时夸大损失索赔欺诈博弈问题解的形式.     

无人机通信网络动态联盟形成方法

无人机之间通过相互协作形成无人机网络以完成相应任务,现有研究较少考虑无人机的移动性所造成的无人机网络的拓扑结构变化而引起的通信方面的问题。本文将无人机网络在通信范围内的通信延迟最低作为目标,基于贝叶斯联盟博弈解决无人机的移动性所造成的的网络结构动态性,以及协作无人机的选择策略问题。在贝叶斯联盟博弈模型中,针对无人机的移动性,将无人机分为两种类型:协作行为的无人机和不协作行为的无人机。基于信念更新机制来帮助无人机观测其他无人机的行为并找到可能的联盟结构。仿真结果表明,由贝叶斯联盟博弈算法得到的通信延迟最小的无人机联盟结构是纳什稳定的。